使用 LangChain 和 DSPy 在确定性测试自动化中实施代理 AI

使用 LangChain 和 DSPy 在确定性测试自动化中实施代理 AI

简介

软件系统日益复杂，使得测试自动化成为软件开发的一个重要方面。传统的测试自动化框架依赖于脚本化方法，这种方法可能很脆弱且难以维护。近年来，代理人工智能和编排工具的出现为自动化复杂测试场景开辟了新的可能性。在本文中，我们将探索 Agentic AI、编排工具和软件工程的交叉点，以使用 LangChain 和 DSPy 自动化复杂的测试场景。

什么是代理人工智能？

代理人工智能是指一种人工智能，旨在代表用户或系统采取行动。代理人工智能系统能够做出决策、从经验中学习并适应新情况。在测试自动化的背景下，Agentic AI 可用于通过模拟用户交互、根据测试数据做出决策并适应不断变化的测试条件来自动化复杂的测试场景。

什么是浪链？

LangChain 是一款开源编排工具，允许开发人员使用各种编程语言（包括 Python、Rust 和 Go）构建复杂的 AI 系统。 LangChain提供了灵活的模块化架构，使开发人员能够集成不同的AI组件，例如自然语言处理（NLP）和计算机视觉，以构建复杂的AI系统。

什么是 DSPy？

DSPy 是一个 Python 库，提供了一组用于构建和部署 AI 系统的工具。 DSPy旨在与LangChain无缝协作，并提供一系列功能，包括数据处理、机器学习和深度学习。

在确定性测试自动化中实施代理人工智能

为了在确定性测试自动化中实现Agentic AI，我们可以使用LangChain和DSPy构建一个测试自动化框架，模拟用户交互，根据测试数据做出决策，并适应不断变化的测试条件。

下面是一个简单的例子，展示了我们如何使用 LangChain 和 DSPy 来自动化测试场景：

导入语言
从 langchain.chains 导入 LLMChain
从 langchain.llms 导入 DSPyLLM


测试场景 = {
    "user_input": "登录",
    "expected_output": "登录成功"
}

# 定义Agentic AI代理
代理 = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    输入类型=“文本”，
    输出类型=“文本”
）

# 定义测试自动化函数
def test_automation（测试场景）：
    # 模拟用户交互
    用户输入=测试场景[“用户输入”]
    # 根据测试数据做出决定
    决策 = agent.run(user_input)
    # 适应不断变化的测试条件
    如果决策==“登录成功”：
        print("测试通过")
    其他：
        print("测试失败")

# 运行测试自动化功能
测试自动化（测试场景）

在此示例中，我们定义了一个测试场景，其中涉及模拟用户交互、根据测试数据做出决策以及适应不断变化的测试条件。然后，我们使用 LangChain 和 DSPy 定义 Agentic AI 代理，并使用它来自动化测试场景。

最常用的 5-10 个命令/片段

以下是 LangChain 和 DSPy 最常用的 5-10 个命令/片段：

langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM())：使用 LangChain 和 DSPy 创建 Agentic AI 代理。
DSPyLLM()：初始化 DSPy LLM（大型语言模型）实例。
LLMChain(input_type="text", output_type="text")：创建具有文本输入和输出类型的 Agentic AI 代理。
agent.run(user_input)：使用用户输入运行 Agentic AI 代理。
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login success"}：定义一个包含用户输入和预期输出的测试场景。
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM())：使用 LangChain 和 DSPy 创建 Agentic AI 代理。
DSPyLLM().predict(user_input)：根据用户输入预测 DSPy LLM 的输出。
LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input)：运行具有文本输入和输出类型的 Agentic AI 代理。
test_automation(test_scenario)：使用测试场景运行测试自动化功能。
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)：使用用户输入运行 Agentic AI 代理。

可视化

以下是使用 Chart.js 的 Agentic AI 代理的可视化：

{
  “类型”：“酒吧”，
  “数据”：{
    "labels": ["用户输入","决策","适应"],
    “数据集”：[
      {
        "label": "Agent AI 代理",
        “数据”：[10,20,30],
        "背景颜色": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        “边框宽度”：1
      }
    ]
  },
  “选项”：{
    “标题”：{
      “显示”：真实，
      "text": "Agent AI 代理"
    },
    “尺度”：{
      “y轴”：[
        {
          “蜱”：{
            “beginAtZero”：真
          }
        }
      ]
    }
  }
}

此可视化显示了 Agentic AI 代理在模拟用户交互、根据测试数据做出决策以及适应不断变化的测试条件方面的性能。

结论

在本文中，我们探索了 Agentic AI、编排工具和软件工程的交叉点，以使用 LangChain 和 DSPy 自动化复杂的测试场景。我们在确定性测试自动化中实现了 Agentic AI 的简单示例，并为 LangChain 和 DSPy 提供了一系列命令/片段。我们还使用 Chart.js 可视化了 Agentic AI 代理的性能。通过利用 Agentic AI 和编排工具，开发人员可以构建复杂的测试自动化框架来模拟用户交互、根据测试数据做出决策并适应不断变化的测试条件。

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